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L’algoritmo non è stato sottoposto a un processo di affinamento basato sui feedbcak umani. Nonostante questo, Microsoft sostiene che il suo slm mostri un comportamento migliore rispetto a Llama 2 per quanto riguarda le risposte problematiche e i pregiudizi.
Il modello è open source e disponibile solo per progetti di ricerca no profit dalla suite Azure AI Studio. “Con le sue dimensioni compatte, Phi-2 è il terreno di gioco ideale per i ricercatori, anche per l’esplorazione dell’interpretabilità meccanicistica, i miglioramenti della sicurezza o la sperimentazione di tuning su una varietà di compiti”, ha dichiarato Microsoft.
L’ultimo sistema di Microsoft è il terzo prodotto di una suite di Slm nota come “Phi”. Il progetto punta a replicare le prestazioni dei modelli linguistici AI di grandi dimensioni, ma con algoritmi più compatti, efficienti e strategici.
L’iniziativa è collegata al principio che regola i cosiddetti algoritmi verdi, i sistemi di intelligenza artificiale creati massimizzando l’efficienza energetica delle infrastrutture tecnologiche nelle fasi di inferenza e addestramento. Sono programmati per funzionare con meno risorse e fornire risultati simili a quelli offerti da modelli più complessi. L’intento è quello di ridurre l’impronta ambientale causata da questa tecnologia.
Secondo le stime dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico, le grandi aziende tecnologiche destinano alle applicazioni AI il 7-10 per cento della spesa totale per le infrastrutture informatiche. Tra il 3 e il 4,5 per cento viene speso per l’addestramento dei modelli di apprendimento automatico, mentre fino al 4,5 per cento è legato alla messa in pratica di quanto appreso. L’Università del Massachusetts Amherst rivela che l’addestramento di un modello di AI genera le stesse emissioni di cinque automobili durante il loro intero ciclo di vita.
Questo articolo è precedentemente apparso su Wired en español.
